基于密集神经网络的混合优化技术用于恶性淋巴瘤癌症的诊断

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-09T00:00:00Z

研究提出了一种名为LymphoML的机器学习方法，通过处理H&E染色组织，精确分类淋巴瘤亚型。该方法利用组织微阵列核心，分割细胞核和细胞，计算特征，并训练梯度增强模型进行诊断预测。LymphoML在有限的H&E染色组织上表现出与病理学家相当的准确性，并在危地马拉数据集上优于深度学习。研究还发现核形状特征对某些淋巴瘤亚型具有重要鉴别性，结合免疫染色特征的模型也显示出高准确性。